POJ-2762 Going from u to v or from v to u?

本文介绍了一种通过计算有向图的强连通分量来判断任意两点是否可达的方法。利用Tarjan算法找到所有强连通分量,并进一步通过缩点后的图判断其是否构成链状结构。

题目大意:

给出一个有向图,这个图,是否存在任意两点a,b可达,这里的任意两点a,b可达是说,只要从a能到b或者只要能从b到a就算是可达的。

解题思路:

先求出这个图的强连通分量,然后缩点建图,只要这个图是一条链状的,那么就可以满足任意两点都可达,否则不满足。

原因是只要这个缩点建图之后的图是链状的,那么必然从链的头到尾,任意两点都可达。一旦不是链状,要么出现分叉,要么某个点入度>=2,这种情况在分叉的两端都是无法可达的。所以只需要是链状就可以了。这个可以用拓扑排序来做,也可以直接一遍dfs求出。

代码:

#include <stack>
#include <vector>
#include <cstring>
#include <iostream>
#include <algorithm>
using namespace std;

typedef struct node {
	int v, nxt;
	node(int a = 0, int b = 0) {
		v = a; nxt = b;
	}
}Edge;

const int maxn = 1005;
const int maxm = 12010;

int n, m;
stack<int> s;
Edge edge[maxm];
int ComponetNumber;
int tot, head[maxn];
int inComponet[maxn];
vector<int> vec[maxn];
int inx, inStack[maxn];
int low[maxn], dfn[maxn];
vector<int> Componet[maxn];
int in[maxn], out[maxn], vis[maxn];

void init() {
	inx = tot = ComponetNumber = 0;
	while (!s.empty()) s.pop();
	memset(in, 0, sizeof(in));
	memset(dfn, 0, sizeof(dfn));
	memset(low, 0, sizeof(low));
	memset(out, 0, sizeof(out));
	memset(vis, 0, sizeof(vis));
	memset(head, -1, sizeof(head));
	memset(inStack, 0, sizeof(inStack));
	for (int i = 0; i < maxn; ++i) {
		vec[i].clear();
		Componet[i].clear();
	}
}
void add(int u, int v) {
	edge[tot] = Edge(v, head[u]);
	head[u] = tot++;
}
void tarjan(int x) {
	dfn[x] = low[x] = ++inx;
	inStack[x] = 2;
	s.push(x);

	for (int i = head[x]; ~i; i = edge[i].nxt) {
		int v = edge[i].v;
		if (!dfn[v]) {
			tarjan(v);
			low[x] = min(low[x], low[v]);
		} else if (inStack[v] == 2) {
			low[x] = min(low[x], dfn[v]);
		}
	}

	if (dfn[x] == low[x]) {
		++ComponetNumber;
		while(!s.empty()){
			int v = s.top(); s.pop();
			inStack[v] = 1;
			Componet[ComponetNumber].push_back(v);
			inComponet[v] = ComponetNumber;
			if (v == x) break;
		}
	}
}
void dfs(int p) {
	vis[p] = 1;
	int len = vec[p].size();
	for (int i = 0; i < len; ++i) {
		if (!vis[vec[p][i]]) dfs(vec[p][i]);
	}
	if (len > 1) vis[p] = 0;
}
int main() {
	ios::sync_with_stdio(false); cin.tie(0);
	int a, b, t; cin >> t;
	while (t--) {
		cin >> n >> m; init();
		for (int i = 0; i < m; ++i) {
			cin >> a >> b;
			add(a, b);
		}
		for (int i = 1; i <= n; ++i) {
			if (!dfn[i]) tarjan(i);
		}
		for (int i = 1; i <= n; ++i) {
			for (int j = head[i]; ~j; j = edge[j].nxt) {
				int v = edge[j].v;
				if (inComponet[i] != inComponet[v]) {
					++in[inComponet[v]];
					++out[inComponet[i]];
					vec[inComponet[i]].push_back(inComponet[v]);
				}
			}
		}
		for (int i = 1; i <= ComponetNumber; ++i) {
			if (!in[i]) { dfs(i); break; }
		}
		int flag = 1;
		for (int i = 1; i <= ComponetNumber; ++i) {
			if (!vis[i]) flag = 0;
		}
		if (flag) cout << "Yes\n";
		else cout << "No\n";
	}
	return 0;
}


转载于:https://www.cnblogs.com/wiklvrain/p/8179370.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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